Generative KI (GenAI) Technologie hat das Potenzial, die Rechnungslegung und Finanzberichterstattung zu transformieren. GenAI kann Fachleuten dabei helfen, Aufgaben wie Planung, Recherche und Produktentwicklung effektiver auszuführen. GenAI ersetzt nicht das menschliche Urteilsvermögen und die Erfahrung, sondern ermöglicht es Fachleuten, die Qualität zu verbessern und strategische Einblicke zu bieten.
Erforschung der Möglichkeiten von Generative KI in der Buchhaltung und Finanzwesen
Erfahrene Buchhaltungsfachleute werden sich leicht an die Art der Arbeit erinnern, die sie zu Beginn ihrer Karriere geleistet haben: Datensammlung, Recherche, Schreiben, Präsentation und Zusammenfassung. Jetzt ist es möglich, dass GenAI schnellere und umfassendere Wege zur Durchführung dieser Aufgaben schafft, damit junge Analysten effektiver arbeiten können, sich auf die Gewinnung relevanter Berufserfahrung konzentrieren und wertvolle Erkenntnisse aus ihrer Arbeit generieren können.
LLM-Technologie hat zu schnellen Fortschritten bei GenAI geführt – einer Software, die kohärente Texte schreiben und Bilder sowie Code auf anspruchsvollem, beinahe konversationellem Niveau erstellen kann. Die potenziellen Auswirkungen auf die Buchhaltung und Finanzberichterstattung sind bemerkenswert. GenAI kann den Prozess beschleunigen, in dem Buchhalter Dokumente vorbereiten und verarbeiten sowie Aufgaben erledigen. Trotz aufkommender Regulierungen und Risikoüberlegungen ist klar: GenAI entwickelt sich mit hoher Geschwindigkeit weiter. Gut vorbereitete Buchhaltungsfunktionen können seine Fähigkeiten zur Finanzberichterstattung nutzen, um ihre Buchhaltungsrecherche, Wettbewerbsanalyseprozesse und Dokumentation zu verbessern.
Ein Tag im Leben eines GenAI-Benutzers
Betrachten wir einen möglichen Anwendungsfall – wie GenAI einem Junior-Analysten (Lee) in der Finanzforschungs- und Buchhaltungsabteilung eines multinationalen Unternehmens während eines typischen Arbeitstags helfen könnte.
Morgens überprüft Lee auf ihrem Handy die von GenAI aggregierten Nachrichten, um sich über die Märkte über Nacht und die Branchennachrichten auf dem Laufenden zu halten.
Buchhalterische Recherche
Wenn Lee ins Büro kommt, erinnert sie ihr Manager daran, dass sie einen Entwurf für ein Buchhaltungspositionspapier vorlegen muss, um die vorgeschlagene Rechnungslegungsbehandlung für Forschungs- und Entwicklungskosten im Zusammenhang mit neuen Produkten unter Entwicklung zu unterstützen. Glücklicherweise hat das Unternehmen kürzlich ein internes GenAI-Tool gestartet, um Fachleuten bei der Recherche zu helfen. Lee verwendet das Tool, um die bisherigen Forschungs- und Entwicklungspapiere des Unternehmens zu untersuchen und zusammenzufassen und einen Entwurf zu erstellen. Während sie die zitierten Rechnungslegungsrichtlinien bewertet, bemerkt sie, dass bestimmte SEC-Richtlinien ausgelassen wurden. Lee weist das Tool an, Erwägungen für relevante SEC-Richtlinien hinzuzufügen. Obwohl GenAI Lee hilft, diese Aufgaben in einem Tag anstelle möglicherweise Wochen zu erledigen, muss sie dennoch die Genauigkeit und Vollständigkeit der Fakten überprüfen, die Relevanz der zitierten Richtlinien bestätigen und Urteile bewerten, bevor sie es einreicht.
Wettbewerbsanalyse
Später fordert Lees Manager sie auf, Konkurrenten zu recherchieren, um deren Stimmung bezüglich zukünftiger Gewinne zu analysieren. Lee lädt bestimmte Abschnitte aus MD&A vom neuesten 10-Q oder 10-K für das Unternehmen und eine erweiterte Anzahl von Wettbewerbern, basierend auf Lees Urteilsvermögen, in das Tool hoch und fordert es auf, Informationen über die zukünftige finanzielle Leistung zu analysieren. Dann fordert sie das Tool auf, eine Analyse der Stimmung und gemeinsamer Themen durchzuführen, um festzustellen, welches Unternehmen positiver über den Ausblick auf seine Gewinne denkt. Das Tool bewertet Transkriptaussagen basierend auf Begriffen von Lees Eingabe wie “CAGR,” “Wachstumsstrategien” und “Investitionsstrategien” und fasst dann den Ausblick jedes Unternehmens zusammen.
Mit einer erweiterten Anzahl von Unternehmen und einer dynamischen Analyse kann Lee ganzheitlichere Beobachtungen und Empfehlungen auf der Grundlage einer tieferen Datenanalyse formulieren als im vorherigen Prozess.